B2B セグメンテーションにおける K 平均法、正規混合法、確率的 D クラスタリングの比較 B2B セグメンテーションにおける K 平均法、正規混合法、確率的 D クラスタリングの比較
サティシュ・ガルラ、ゴータム・チャクラボルティ（オクラホマ州立大学）、ゲイリー・ゲイス（アイオワ大学）
クラスター分析は、組織が市場を細分化するためによく使用する手法です。クラスタリングでは、市場内の顧客をグループに分割し、グループ内の顧客は類似し、グループ間の顧客は類似しません。文献では、さまざまな類似性尺度に基づく複数のクラスタリング アルゴリズムが提案されています。このポスターでは、企業間 (B2B) 市場の顧客のセグメント プロファイリングのための 3 つのクラスタリング手法 (K 平均法、正規混合法、確率的 D) の比較研究について説明します。この研究では、油圧および空気圧製品のサプライヤーが実施した調査から収集したデータを使用しました。サプライヤーを選択する際に重要な属性に関する顧客の認識を測定する 10 個の変数がクラスタリングに使用されました。各手法の結果は、クラスター純度とクラスター プロファイルに基づいて評価されます。確率的 D クラスタリングとクラスターのプロファイリングには SAS® Enterprise Miner が使用され、K 平均法と正規混合法には JMP® Pro 9 が使用されます。
